Estratégias para sobreviver politicamente: escolhas de carreiras na Câmara de Deputados do Brasil
Bibliographic record
Abstract
Os deputados federais brasileiros têm cinco escolhas principais de carreira política: retirar-se do jogo político (aposentar-se); concorrer a um cargo legislativo estadual (ambição regressiva); concorrer à reeleição (ambição estática); e concorrer a cargos mais altos (ambição progressiva). Este artigo monta um modelo para explicar as características das escolhas dos deputados com respeito a suas decisões de carreira na eleição de 1998. Sustentamos que não é a "natureza" da ambição política que determina a escolha, mas a avaliação dos riscos e custos contidos na decisão. Usou-se um modelo de regressão logit hierárquico para estimar o impacto das distintas estratégias políticas utilizadas pelos deputados em seus mandatos e suas campanhas eleitorais. Os principais resultados sugerem que os deputados com diferentes escolhas de carreira apresentam distintas estratégias durante seus mandatos, o que influencia decisivamente suas preferências do que fazem para sobreviver politicamente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".